Le **biais** dans les résultats de recherche n’est pas nécessairement synonyme de quelque chose de malveillant. Il est tentant de le présenter comme une anomalie inquiétante, mais le **biais** apparaît pour des raisons structurelles, comportementales et parfois comme un choix assumé. Le défi pour les professionnels du marketing et de la communication consiste à repérer quand ce phénomène se produit, et à en comprendre les conséquences sur la **visibilité**, la perception et le degré de contrôle que l’on peut exercer.

Deux analyses récentes m’ont amené à approfondir cette réflexion. La première est l’étude de Dejan sur le « Selection Rate » (SR), qui met en lumière la propension des systèmes d’**IA** à privilégier certaines sources plutôt que d’autres. La seconde est l’ouvrage à paraître de Bill Hartzer, « Brands on the Ballot », qui aborde l’idée d’un **branding non neutre** dans un marché polarisé. Mis côte à côte, ces travaux montrent que le **biais** n’est pas seulement inscrit dans les algorithmes : il existe aussi dans la manière dont les publics interprètent une **marque**.

Image Credit: Duane Forrester

Taux de sélection et biais primaire

Le concept de « Selection Rate » peut se définir comme la proportion de fois où une source donnée est choisie parmi l’ensemble des options disponibles (sélections ÷ options × 100). Ce n’est pas une norme institutionnelle, mais un outil heuristique pertinent pour comprendre le **biais primaire** dans les systèmes de récupération d’information alimentés par **IA**. Comme le décrit Dejan, lorsqu’un modèle est sollicité pour répondre à une requête, il s’appuie souvent sur plusieurs sources de référence. Cependant, ces sources ne sont pas sélectionnées de manière égale. Certaines reviennent systématiquement, tandis que d’autres restent presque invisibles.

C’est là qu’intervient le **biais primaire**.

Pour les acteurs du marketing, la conséquence est limpide : si votre contenu est rarement retenu comme **source d’ancrage**, il demeure pratiquement invisible dans l’écosystème de réponses de cette **IA**. À l’inverse, s’il est fréquemment sélectionné, vous gagnez en autorité et en présence. Un **taux de sélection** élevé devient alors un signal auto-renforçant.

Ce phénomène se constate déjà sur des outils contemporains tels que Perplexity, Bing Copilot ou Gemini, qui exposent non seulement des réponses mais aussi leurs sources. Les citations récurrentes augmentent la visibilité d’une **marque** et la perception de sa crédibilité. Des chercheurs ont même proposé une expression pour décrire la manière dont cette boucle de rétroaction peut verrouiller une position dominante : le « neural howlround ». Dans un LLM, certains intrants très pondérés peuvent s’ancrer durablement, façonnant des schémas de réponse résistants aux corrections, même après l’introduction de nouvelles données d’entraînement ou de prompts en direct.

Ce mécanisme n’est pas inédit. Dans la recherche web classique, les pages les mieux classées attirent davantage de clics. Ces clics renvoient des signaux d’engagement qui contribuent à maintenir les positions de classement. Il s’agit donc de la même boucle de rétroaction, abordée sous un angle différent. Le SR ne crée pas le **biais** : il le met en évidence — et le bénéfice que vous en retirerez dépendra de la façon dont vous aurez organisé votre présence pour être récupérable par ces systèmes.

Branding et réalité de l’interprétation

Le livre Brands on the Ballot replace la question sous l’angle du **branding non neutre** : les entreprises ne peuvent pas empêcher d’être interprétées. Chaque décision, qu’elle soit stratégique ou opérationnelle, est lue comme un signe. C’est le **biais** au niveau de la perception.

Les exemples abondent. Lorsque Nike a choisi de mettre en avant Colin Kaepernick, une partie du public a renforcé sa fidélité tandis qu’une autre a rompu ses liens avec la marque. Quand Bud Light a collaboré avec une créatrice transgenre, la controverse a occupé les médias nationaux. Les différends entre Disney et certains responsables politiques de Floride ont instantanément transformé des questions de politique culturelle en éléments d’identité d’entreprise.

Il ne s’agissait pas simplement de « campagnes marketing ». Chaque initiative a été interprétée comme une position culturelle. Même des décisions apparemment opérationnelles — les plateformes publicitaires choisies, les partenariats de sponsoring, les fournisseurs retenus — sont perçues comme des signaux d’alignement ou de dissociation.

La neutralité n’est plus perçue comme neutre. Pour les équipes PR et marketing, cela signifie qu’il faut désormais intégrer l’interprétation comme un paramètre quotidien de gestion des risques et de communication.

Le biais dirigé : un cadre utile

Les marketeurs pratiquent déjà l’exclusion intentionnelle à travers la définition d’un ICP (profil client idéal) et le positionnement. Ils choisissent qui ils veulent atteindre, et, par conséquent, qui ne fait pas partie de leur cible. Rien de nouveau sous le soleil.

Mais si l’on considère ces choix sous l’angle du **biais**, le propos devient plus net : le positionnement n’est rien d’autre qu’un **biais avec intention**. Ce n’est ni caché ni accidentel ; c’est une restriction volontaire du champ d’action.

C’est dans ce sens que la notion de « biais dirigé » a de l’utilité. Elle recadre le **ciblage** ou le **positionnement** comme une forme de **biais** assumée. L’intérêt de nommer ce mécanisme est qu’il relie les pratiques marketing établies à la discussion plus large sur la façon dont les moteurs de recherche et les systèmes d’**IA** encodent le **biais**.

Le **biais** ne se limite pas au branding ou à l’**IA**. Depuis longtemps, on sait que les classements influencent les comportements des internautes.

Une étude publiée dans PLOS en 2024 a montré que modifier simplement l’ordre des résultats pouvait infléchir les opinions jusqu’à 30 %. Les individus accordent davantage de confiance aux résultats mieux classés, même si l’information sous-jacente est identique.

Les bulles de filtre renforcent cet effet en restreignant l’exposition à des points de vue alternatifs. En personnalisant les résultats selon l’historique, les moteurs confirment les vues préexistantes et limitent la découverte.

Au-delà des biais comportementaux, il existe des biais structurels. Les moteurs récompenseront souvent la fraîcheur : les sites mis à jour et crawlé plus fréquemment peuvent bénéficier d’un avantage, particulièrement pour les requêtes sensibles au temps. Les domaines de premier niveau spécifiques à un pays (ccTLD) comme .fr ou .jp signalent une pertinence locale, ce qui favorise le classement dans les recherches géolocalisées. Enfin, la popularité et le poids de la marque influent : les enseignes établies sont souvent favorisées dans les résultats, même si leur contenu n’est pas nécessairement supérieur, rendant l’entrée aux nouveaux concurrents plus ardue.

Pour les professionnels de la communication et du marketing, la leçon reste simple : le **biais d’entrée** (données disponibles à propos de vous) et le **biais de processus** (comment les systèmes classent et présentent ces données) façonnent directement ce que les publics considèrent comme vrai.

Biais dans les sorties des LLM

Les grands modèles de langage introduisent de nouvelles couches de **biais**.

Les corpus d’entraînement sont rarement équilibrés. Certains groupes, voix ou perspectives y sont surreprésentés tandis que d’autres manquent cruellement. Ce déséquilibre colore les réponses produites par ces systèmes. La façon de formuler une requête ajoute une autre source de **biais** : les effets de confirmation et de disponibilité peuvent s’insinuer selon la manière dont on pose la question.

Des recherches récentes illustrent la complexité de ces phénomènes :

• Des chercheurs du MIT ont montré que l’ordre des documents fournis à un LLM peut influencer fortement le résultat.
• Un article paru dans Nature en 2024 a classifié les différents types de **biais** présents dans les LLM, des lacunes de représentation aux cadres culturels adoptés par le modèle.
• Une étude publiée dans PNAS a confirmé que, même après des ajustements pour l’équité, des **biais** implicites persistent.
• LiveScience a rapporté

que les chatbots récents tendent à simplifier à l’excès les travaux scientifiques, en omettant des détails cruciaux.

Ces conclusions ne relèvent pas de cas marginaux. Elles indiquent que le **biais** dans l’**IA** est la norme plutôt que l’exception. Pour les spécialistes de la communication, l’enjeu n’est pas de maîtriser la science derrière ces modèles, mais de comprendre que les sorties peuvent déformer votre image si vous ne maîtrisez pas ce qui est susceptible d’être extrait.

Rassembler les fils

Le concept de Selection Rate nous permet d’observer le **biais** à l’œuvre dans les systèmes de récupération d’**IA**. Le **branding** illustre la manière dont le **biais** opère dans l’arène des perceptions. Le concept de « biais dirigé » relie ces réalités en rappelant que tout **biais** n’est pas accidentel : parfois, il est voulu.

La clé n’est pas de nier l’existence du **biais**. Il existe, inévitablement. L’essentiel est d’identifier s’il vous affecte de manière passive, ou si vous l’utilisez de manière active et stratégique. Les spécialistes du marketing et des relations publiques jouent deux rôles complémentaires : l’un construit des actifs récupérables, l’autre renforce la résilience narrative. Un rappel important : une **IA** ne remplace pas intégralement l’humain pour ces tâches sensibles — l’analyse contextuelle et la gestion de réputation nécessitent un jugement humain.

Plutôt que des injonctions, voici des repères analytiques et descriptifs pour aider à mieux appréhender la situation.

Repérer où le biais se manifeste

Dans les moteurs de recherche, le **biais** se révèle via des études, des audits et des expérimentations SEO. Dans les sorties d’**IA**, il est mis en lumière par des expérimentations méthodiques avec des prompts structurés et des jeux de données contrôlés. Dans le domaine du **branding**, la preuve se mesure par les réactions des clients et des parties prenantes. Le point commun est la visibilité : le **biais** finit toujours par se manifester quelque part, et ne pas en tenir compte revient à ignorer des signaux critiques sur la manière dont on est perçu ou récupéré.

Identifier qui dissimule le biais

Les fournisseurs de moteurs de recherche et de grands modèles n’exposent pas systématiquement leurs pondérations ou leurs critères de sélection. Les entreprises proclament souvent leur neutralité tout en opérant des choix qui trahissent le contraire. Mettre le **biais** sous le tapis ne le fait pas disparaître : au contraire, cela complique la correction et augmente les risques lorsque le phénomène émerge publiquement. Si une organisation reste discrète sur sa position, d’autres acteurs peuvent finir par définir celle-ci à sa place.

Considérer le biais comme un facteur de clarté

Il n’est pas nécessaire d’étiqueter ses stratégies « biaisées dirigées ». En revanche, il convient de reconnaître que la sélection d’un ICP, la rédaction d’un message ou l’optimisation du contenu pour l’**IA** implique des choix d’inclusion et d’exclusion. La transparence sur ces décisions, la mesure de leur impact et l’acceptation de la direction prise permettent de transformer un **biais** subi en **biais** maîtrisé. C’est la différence entre laisser le **biais** vous définir et définir vous-même le **biais**.

Appliquer une discipline à votre empreinte IA

Tout comme le positionnement de marque se travaille avec intention, la manière dont vous apparaissez dans les systèmes d’**IA** mérite une stratégie réfléchie. Cela implique de produire des contenus facilement récupérables, structurés avec des signaux de confiance, et cohérents avec la posture voulue. En l’absence d’un pilotage actif, l’**IA** continuera à faire des choix pour vous — mais ce ne seront pas nécessairement des choix alignés avec vos objectifs.

Un danger final à considérer

Le **biais** en soi n’est pas forcément un ennemi. Le **biais** caché, lui, est dangereux.

Dans les moteurs de recherche, les systèmes d’**IA** et le marché des idées, le **biais** est la norme. L’erreur n’est pas d’en avoir, mais de le laisser façonner les résultats sans en avoir conscience. Vous pouvez définir votre **biais** de manière intentionnelle et donc exercer un certain contrôle, ou bien vous en remettre au hasard et laisser d’autres acteurs — concurrents, commentateurs ou même des combinaisons d’acteurs malveillants — établir l’image publique de votre entreprise.

Une interrogation ressort en réfléchissant à ces mécanismes : le **biais** pourrait-il devenir un vecteur d’attaque ? L’idée n’est pas entièrement nouvelle, mais elle mérite d’être examinée. Imaginez un concurrent qui orchestre suffisamment de contenus pour encadrer votre entreprise sous un angle particulier. Lorsqu’un LLM agrège et condense ces entrées, la version de votre marque qu’il restitue peut correspondre à ce récit. Il n’est même pas nécessaire de citer votre nom explicitement : une description suffisamment caractéristique (logo, produit, attribut distinctif) peut amener le modèle à effectuer la connexion recherchée. Les limites juridiques ne sont pas forcément franchies ; il suffit de créer des motifs répétitifs et cohérents que le modèle apprend comme consensus.

Le caractère inquiétant de cette capacité tient à sa plausibilité. Les LLM ne vérifient pas les faits au sens traditionnel : ils synthétisent des motifs à partir des données disponibles. Si ces motifs ont été orientés volontairement, les réponses reproduiront cette orientation. Concrètement, la « version » de votre entreprise forgée par un tiers peut devenir la description par défaut que les utilisateurs rencontrent lorsqu’ils interrogent un système d’**IA**.

À grande échelle, l’effet peut être discret mais puissant. Une campagne d’influence en ligne n’a pas besoin d’être virale pour réussir : elle doit simplement exister à plusieurs endroits, sous diverses formes, pour que l’**IA** l’interprète comme un signal majoritaire. Une fois intégré dans les réponses d’un modèle, retrouver et faire exister votre point de vue devient nettement plus difficile.

Il est difficile d’évaluer la probabilité immédiate d’une telle attaque généralisée — proche ou lointaine — mais il est pertinent de se demander si les organisations seraient prêtes à réagir si leur image venait à être redéfinie de cette manière.

Cette publication a été initialement diffusée sur Duane Forrester Decodes.

Image en vedette : Collagery/Shutterstock